导读:本文包含了灾情评估论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:灾情,灾害,山洪,新疆,损失,定量,伊犁。
灾情评估论文文献综述
于善初,张宣峰,张晓飞,孙海涛,戚聿秒[1]（2019）在《灾情反演下的山区居民点洪水淹没风险评估——青州市庙子镇横兰村灾后迁建的技术思考》一文中研究指出针对洪灾过后山区居民点重建过程中的防洪安全问题,以灾情反演为依据,以研究对象的离散化分割为抓手,以动态分析为主线,以一系列水文分析技术为工具,对汇水流域内的径流汇集规律进行深入剖析,构建了一套适用于山区居民点洪水淹没风险评估的技术体系。其创新点在于通过对历史灾情的模拟反推地表径流,进一步对新评估对象的淹没风险进行反演推算,回避了基于暴雨强度公式和地表径流系数的传统径流预测方法,提高了预测精度,并通过案例进行实证,为村庄灾后重建的选址过程提供了可靠支撑,技术方法可复制性强。应用范围不局限于村庄的灾后重建,同样适用于村庄迁并以及新农村社区建设,可进一步在此基础上深化,确立对乡村地区人居环境进行防洪安全评估的技术体系,完善并丰富乡村振兴规划内涵。(本文来源于《活力城乡 美好人居——2019中国城市规划年会论文集（17山地城乡规划）》期刊2019-10-19）
程丽丹[2]（2019）在《河南省2007—2016年雷电灾害特征分析和区域灾情评估》一文中研究指出根据河南省2007—2016年雷电灾害资料,分析了河南省123个县级行政单位的雷电灾分布特征,讨论了雷灾分布与地闪分布的关系,并从雷灾记录中提取了3个灾度指标,利用熵权综合评价模型对河南省123个县级行政单位的区域雷电灾情进行评估,对雷电灾害灾度空间分布做了等级划分。结果表明,2006、2007、2008和2011年为雷电灾害高发年份;全省的雷灾主要集中在6—8月,8月最多;城市的雷灾次数明显多于乡村地区;电力、通讯、石化、金融和文教为全省主要雷电灾害损失行业。综合灾情指数G分布反映了不同地区受雷电灾害的严重程度,其中焦作市区、济源市区、鹤壁市区、信阳市区、商水县、浚县、开封市祥符区(原开封县)和方城县为受灾较重的地区。该文为区域防雷减灾规划提供了科学依据。(本文来源于《农业灾害研究》期刊2019年05期）
陈志超[3]（2019）在《GIS技术在朝阳地区山洪灾害灾情损失定量评估中的应用研究》一文中研究指出为提高朝阳地区山洪灾害损失评估的科学性,结合GIS技术对朝阳地区山洪灾害损失进行定量评估。研究结果表明:结合GIS空间迭加分析功能,可实现不同山洪等级下淹没范围内人口数量、财产、交通以及用地面积损失的定量评估。该方法为区域山洪防汛决策及灾情分析提供重要的方法参考。(本文来源于《水土保持应用技术》期刊2019年04期）
王秀琴,卢新玉,马禹,王旭[4]（2019）在《基于灾情数据的新疆雪灾的评估与区划》一文中研究指出选取1955-2017年新疆因雪灾造成的牲畜受灾数量、作物受灾面积、经济损失叁大灾情数据,揭示新疆雪灾时间和空间分布特征,通过构建雪灾灾损指数,对新疆雪灾进行区划。分析表明:新疆雪灾的发生北疆多于南疆,山区多于盆地,西部多于东部,主要集中发生在阿尔泰山区、天山山区及昆仑山区,灾情最重的是阿勒泰地区、伊犁地区、塔城地区;进入2000年以后,雪灾呈现明显高位震荡特点;利用多指标综合评估法,运用连续型随机变量分布密度近似求法,求得的新疆雪灾灾损指数,能客观反映新疆雪灾灾情;雪灾灾损指数遵从Γ分布,根据Γ分布函数属性及各类雪灾事件发生概率,进行了新疆雪灾等级区划。研究成果可为决策服务及气候可行性论证提供理论依据,对科学准确地制定防灾备灾措施、及时组织开展雪灾应急救助工作以及灾后的恢复重建决策给予一定参考。(本文来源于《冰川冻土》期刊2019年04期）
毕海峰,李杰[5]（2019）在《基于遥感技术的农作物水灾灾情评估方法研究》一文中研究指出针对传统农业水灾灾情统计方法存在时效性弱、信息准确度差及耗时耗力等问题。文章基于无人机航空遥感数据、MODIS卫星遥感数据、DEM数字高程数据、1∶10万土地利用数据,利用无人机航空遥感技术准确获取无人机航测样本区域的农作物受灾面积、作物种植比例、农用地修正系数;利用卫星遥感技术反演关键时点研究区受灾农作物面积与空间分布;以无人机航测样本区域调查结果为基础,对卫星遥感评估结果进行合理修正,计算出研究区农作物的受灾面积、灾害强度及水淹时间等灾情信息。该结果与相关部门对外公布结果较为相近,说明该方法可以为保险理赔定损提供货币化计量依据的同时,也大大提高了灾情查勘效率。(本文来源于《地矿测绘》期刊2019年02期）
刘佼,金琼,韩照全[6]（2019）在《江苏省雷灾特征分析及灾情灰色关联评估》一文中研究指出雷电是雷雨云之间或云地之间产生的瞬间放电现象。雷电产生的强大的雷电流、高电压及强电磁辐射产生的巨大破坏力会导致各类无法挽回的损失。因此在对各类雷电灾害特征进行全面统计分析的基础上建立合适的评估模型,对雷电评估与防护工作的开展有一定的实际参考与指导意义。根据1998—2009年雷电灾害汇编资料及近30年江苏省雷暴日资料,利用数理统计方法分析了江苏省近12年来的人员伤亡、经济损失等雷电灾害特征及行业雷灾特征,在此基础上结合灰色理论建立与之相适应的灰色评估模型。经统计分析发现,近12年间江苏省雷灾程度较重的城市集中在扬州、泰州、无锡、盐城等市;雷灾经济损失涉及的行业主要分布在石油化工、制造业、居民用户及广电通信等行业。依据灰色研究理论,在对原始数据作归一化处理的基础上再对各因素进行比较,同时在对分级指标进行函数转换的前提下统一灾情等级的划分标准。依据灰色关联分析方法,以灰色关联系数求解公式为基础,最终确立江苏省雷电灾害的灰色关联度,并根据该灾害关联度从大到小的排序即关联度序,得到江苏省各市灾情轻重的比较结果:近年来江苏省无锡、苏州、扬州市为重灾及中灾区,其余各市均为小灾区。(本文来源于《气象与环境科学》期刊2019年02期）
吴岚[7]（2019）在《基于突变理论的凌汛灾害风险评价与灾情评估》一文中研究指出黄河内蒙古河段受特殊地理位置及河道形态等因素的综合影响,凌汛期极易出现卡冰结坝现象,引发冰凌洪水灾害,对沿岸居民安全及经济发展造成的威胁不容小觑。虽然近年来相关部门在该河段兴建具有防凌调度功能的水电站等各类水工建筑物,灾害有所缓解,但由于国家经济和人口增长使得风险区仍遭受着威胁。本文研究在分析黄河凌汛特点的基础上,首先根据1998-2016年黄河内蒙段头道拐至万家寨的历史气温、流量、冰情等实测资料,以系统论和灾害学理论为基础,明确了凌汛灾害构成系统,对影响冰凌洪水的孕灾环境、致灾因子、承灾体等子系统进行了剖析;其次通过分析凌汛灾害风险特征,基于黄河沿岸内蒙古各村落的地理特性划分了风险区,建立了冰凌致灾模式风险评价模型,完成了冰凌洪水灾害灾前风险评价。最后以黄河内蒙古河段四个区域不同年份发生的冰凌洪水灾害为典型案例,通过分析其社会影响、经济损失、环境损害等方面,建立冰凌洪水灾害灾情评估模型,实现了冰凌洪水灾后损失评估。主要研究成果如下:(1)黄河凌汛按其成因可主要分为冰塞冰凌洪水和冰坝冰凌洪水两类,通常而言,冰坝洪水造成的危害更甚于冰塞洪水;且各类冰凌洪水的凌峰流量均顺流向而逐渐加大。黄河内蒙古河段冰凌洪水灾害系统的各子系统相辅相成,每个子系统又由多种复杂影响因素构成:孕灾环境包括气温变化、河道地形、水库调节、河工建筑物等;致灾因子包括槽蓄水增量、流凌历时、冰塞及冰坝持续时长和规模、流量等;承灾体包括人员、农业、经济等。(2)内蒙古万家寨上游河段风险区冰凌洪水风险程度分别为:WD01-52段存在中等风险,WD52-63段存在高风险,WD63-70段存在中等风险。(3)通过分析黄河内蒙段冰凌洪水案例,根据灾害原因及地形特点,选取历史上发生过凌灾的磴口县、乌达区、清水河县、杭锦旗为典型区域,建立凌汛损失评估指标体系,经模型运算后得到,区域凌汛灾害案例均属重灾。研究表明,应用突变理论方法进行的凌汛灾前风险评价及灾后灾情评估计算快捷、科学客观,在一定程度上可以应用于实际。研究成果对黄河凌汛防灾减灾工作提供科学依据及制定指导方案具有重要意义。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2019-06-01）
何流[8]（2019）在《GIS技术在新疆伊犁地区山洪灾害灾情损失定量评估中的应用研究》一文中研究指出采用GIS技术对新疆伊犁地区山洪灾害损失进行定量评估,确定了不同洪水等级(5年、10年、20年、50年一遇)下淹没范围、受灾影响面积,并对受淹区域内影响人口和财产损失进行定量评估。结果表明:该方法可实现新疆伊犁地区山洪灾害灾情损失的定量评估,评估结果可为区域山洪防汛决策提供重要的参考依据。(本文来源于《地下水》期刊2019年03期）
叶丁嘉,王国复,尹宜舟,宋月旻,孙劭[9]（2019）在《基于灰色关联法的县域台风灾情评估方法初探》一文中研究指出利用2000——2016年的县域台风灾害历史灾情数据,选取受灾人数、死亡人数、倒损房屋数、农作物受灾面积和直接经济损失为评估指标,在对各项指标进行分级的基础上,通过灰色关联分析法建立了以县域为单位的台风灾害综合灾损指标,对所选取市县的台风灾害损失情况进行了分级评估分析。结果表明,所选取的指标能够快速实现不同台风灾害、不同市县间的台风灾害严重程度的对比分析,具有实际应用价值。灾害等级分布结果显示,东南沿海市县为台风灾害多发区,浙江省、广东省和福建省的各市县为严重灾害(特大型、大型灾害)的易发区; 8月、9月为严重灾害的多发时间。以不同登陆地点、不同影响范围的1210号"达维"台风和1513号"苏迪罗"台风为例,对灾情评估的合理性进行了验证。(本文来源于《海洋气象学报》期刊2019年01期）
薄涛[10]（2018）在《基于社交媒体的地震灾情数据挖掘与烈度快速评估应用》一文中研究指出地震灾害被称为群灾之首,而我国又是全球范围内地震灾害最为严重的国家之一。地震灾害分布区域广、发生频率高、造成损失严重是我国的基本国情,减轻地震灾害损失成为我国经济建设面临和必须重点关注的现实。破坏性地震发生后,如何高效、迅速地获取灾情信息并进行与地震损失相关的烈度评估,是地震应急救援和管理面临的关键问题,对这一问题的探索一直以来都是学术界瞄准的重要研究课题,也是灾区各级政府最为关注的问题之一。近年来,伴随着移动互联网技术的快速发展,蕴含海量数据的社交媒体平台为开展地震灾情获取和地震烈度快速评估提供了全新的视角和重要的途径。由于社交媒体数据具有海量性、时空性、交互性、强扩散性、融合性等特点,公众通过社交媒体可以自由表达自己的所见、观点与情感,无形中加速了灾情信息的共享与传播。挖掘震后用户自发贡献的社交媒体海量数据,使“众包”和“群智”思想在地震应急中发挥其应有作用,是有效提升地震灾情获取能力的重要途径与手段。鉴于此,本文在吸收信息科学、工程地震学、管理科学与工程以及统计学等学科的思想和方法的基础上,对社交媒体中震后灾情数据的抓取、甄别、存储以及其时空特征与主题分布特征等若干问题进行了深入研究,在此基础上结合机器学习中的人工神经网络算法,提出了一种基于社交媒体数据的地震烈度快速评估方法。研究的主要目标是统计并分析近年来我国大陆地区在社交媒体平台产生的地震灾情数据所呈现出的特点和规律,以此来推动社交媒体地震灾情数据挖掘这一新兴研究领域的发展,并探索一种新的基于社交媒体数据的烈度快速评估方法,以期提升地震应急救援工作的效率,为地震应急指挥决策提供参考依据。在充分吸收总结前人已有成果的基础上,本文以新浪微博移动端破坏性地震灾情数据为研究对象,致力于探索、解决地震应急和震害评估中的关键性科学问题,完成的主要研究工作及取得的创新成果如下:1.提出了一种多策略的社交媒体地震灾情数据获取方案,以新浪微博移动端为数据源,建立了我国大陆地区首个社交媒体地震灾情数据库及管理平台,为开展这一领域的研究工作奠定了重要基础。以我国现有的规模最大、用户最多的社交媒体平台新浪微博为例,总结分析了现有微博数据获取方法。在此基础上,提出了新浪微博商业API、网络爬虫、烈度衰减关系以及历史震例烈度分布矢量图相结合的多策略社交媒体地震灾情数据获取方案。基于新浪微博移动端,抓取了我国自2010年以来共206次破坏性地震震后72小时内与地震相关的微博数据,建立了我国大陆地区首个社交媒体地震灾情数据库及管理平台,并实现了数据可视化。同时,收集整理了我国大陆地区26次破坏性地震的烈度分布矢量图,在此基础上完成了位置微博的提取与地图匹配。本文所建立的数据库包含文本内容数据与用户关系数据,内容丰富、资料详实,便于下载使用,该数据库的建立为今后开展地震灾情获取和数据挖掘工作提供了宝贵的基础资料。2.基于社交媒体数据,分析了2010年以来我国大陆地区破坏性地震所呈现的灾情时间特征、空间分布特征、时空变化特征以及主题特征,挖掘得出了地震灾情的统计特征和分布规律。基于第叁章获取的震后72小时微博数据进行了描述性挖掘,对于总体数据开展了时间分析和空间分析,对于位置微博数据基于热力图进行了时空特征变化的分析,并应用K-means方法做了主题聚类分析,掌握了不同的灾情主题分布情况和规律,较为全面地挖掘得出了近年来我国破坏性地震社交媒体端灾情数据的统计特征和规律。3.基于社交媒体数据,以机器学习中的人工神经网络算法为基础,建立了烈度快速评估模型,提出了一种数据驱动型的地震烈度快速评估方法。将机器学习中的多分类问题思想和文本挖掘方法引入到地震烈度快速评估中,提出了基于震后社交媒体数据的地震烈度快速评估方法的总体框架和流程。采用2010年至2018年的20次破坏性地震新浪微博数据为样本,构建微博文本数据的特征向量矩阵,建立数据与烈度分区之间的对应关系,将碎片化、半结构化的微博文本数据转化为可以作为分类问题输入的空间向量形式,形成机器学习所需的结构化的数据集,在人工神经网络算法的基础上训练出地震烈度快速评估模型。这一模型经测试集性能测试评估准确率可达81%,经实例分析评估准确率超过67%。本文所提出的这种数据驱动型的地震烈度快速评估方法,从时效性和精度上均可相对较好地满足地震应急救援的实际需求。本文的学术贡献和应用价值主要在于:在大数据时代开辟了地震灾情信息获取的一条新途径,为地震应急中的灾情快速获取与烈度快速评估提供了新的技术思路,提出了一种新的地震烈度快速评估方法,在地震应急救援和政府抗震救灾中将具有重要的应用价值。(本文来源于《中国地震局工程力学研究所》期刊2018-12-01）
灾情评估论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据河南省2007—2016年雷电灾害资料,分析了河南省123个县级行政单位的雷电灾分布特征,讨论了雷灾分布与地闪分布的关系,并从雷灾记录中提取了3个灾度指标,利用熵权综合评价模型对河南省123个县级行政单位的区域雷电灾情进行评估,对雷电灾害灾度空间分布做了等级划分。结果表明,2006、2007、2008和2011年为雷电灾害高发年份;全省的雷灾主要集中在6—8月,8月最多;城市的雷灾次数明显多于乡村地区;电力、通讯、石化、金融和文教为全省主要雷电灾害损失行业。综合灾情指数G分布反映了不同地区受雷电灾害的严重程度,其中焦作市区、济源市区、鹤壁市区、信阳市区、商水县、浚县、开封市祥符区(原开封县)和方城县为受灾较重的地区。该文为区域防雷减灾规划提供了科学依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
灾情评估论文参考文献
[1].于善初,张宣峰,张晓飞,孙海涛,戚聿秒.灾情反演下的山区居民点洪水淹没风险评估——青州市庙子镇横兰村灾后迁建的技术思考[C].活力城乡美好人居——2019中国城市规划年会论文集（17山地城乡规划）.2019
[2].程丽丹.河南省2007—2016年雷电灾害特征分析和区域灾情评估[J].农业灾害研究.2019
[3].陈志超.GIS技术在朝阳地区山洪灾害灾情损失定量评估中的应用研究[J].水土保持应用技术.2019
[4].王秀琴,卢新玉,马禹,王旭.基于灾情数据的新疆雪灾的评估与区划[J].冰川冻土.2019
[5].毕海峰,李杰.基于遥感技术的农作物水灾灾情评估方法研究[J].地矿测绘.2019
[6].刘佼,金琼,韩照全.江苏省雷灾特征分析及灾情灰色关联评估[J].气象与环境科学.2019
[7].吴岚.基于突变理论的凌汛灾害风险评价与灾情评估[D].内蒙古农业大学.2019
[8].何流.GIS技术在新疆伊犁地区山洪灾害灾情损失定量评估中的应用研究[J].地下水.2019
[9].叶丁嘉,王国复,尹宜舟,宋月旻,孙劭.基于灰色关联法的县域台风灾情评估方法初探[J].海洋气象学报.2019
[10].薄涛.基于社交媒体的地震灾情数据挖掘与烈度快速评估应用[D].中国地震局工程力学研究所.2018
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